Разработка программного обеспечения и науки о данных
01.04.02 На русском языке
Уровень обучения Магистратура
Форма обучения Очная
Продолжительность обучения 2 года
Программа формирует у обучающихся понимание современных подходов к разработке программного обеспечения и анализу данных, а также той математики, которая лежит в основе этих подходов. Учебный план состоит из нескольких треков с упором на изучение и освоение на практике последних достижений науки и технологий. Программа разработана для бакалавров, изучавших математику и желающих получить актуальные фундаментальные и прикладные знания в сфере компьютерных наук.
Компьютерные науки — письменный экзамен (для граждан РФ и соотечественников).
Наличие сертификата об окончании следующих онлайн-курсов дает пять дополнительных баллов при поступлении:
- Introduction to Data Analysis
- One-way Quantum Computation
- Quantum Computing. Less Formulas — More Understanding
- The Introduction to Quantum Computing
- Архитектура ЭВМ
- Базы данных
- Базы данных и работа с данными
- Блокчейн и финансы: концепции, технологии, регулирование
- Блокчейн: архитектура и принцип работы
- Блокчейн: цели, бизнес-модели и регулирование
- Введение в механику деформируемого твердого тела
- Знакомство с R и базовая статистика
- Квантовые вычисления
- Линейная регрессия
- Линейные модели с дискретными предикторами
- Математическая теория игр (на любом языке)
- Математические методы в психологии: основы применения
- Обобщенные линейные модели
- Правовое регулирование правоотношений в области применения технологии распределенных реестров
- Просто о статистике (с использованием R) (в т.ч. любой курс онлайн-программы)
- Смешанные линейные модели
- Теория кибернетических систем: введение (старое название: Введение в теорию кибернетических систем)
- Физические основы квантовых вычислений (на любом языке)
- Цифровые валюты и блокчейн-технологии
Курсы по анализу данных:
- Байесовские методы в машинном обучении
- Компьютерное зрение
- Нейробайесовские методы
- Глубокое обучение
- Обучение с подкреплением
- Разработка беспилотников
- Обработка естественного языка
Курсы по верификации и валидации программ:
- Введение в формальные методы верификации программ
- Математическая логика
- Теория типов и языки программирования
- Верификация моделей программ
- Верификация конкурентных и распределенных программ (TLA+)
- Языки программирования с зависимыми типами
- Открытые проекты по верификации ПО
Курсы по архитектуре больших систем:
-
Архитектура и проектирование информационных систем
-
Распределенные вычисления
-
Виртуализация и облачные технологии
-
Инфраструктура распределённых систем
-
Технологии хранения и обработки больших данных
-
Предметно-ориентированное программирование
-
Компьютерная безопасность
Программа также дает возможность каждый семестр дополнительно выбрать два курса из огромного перечня дисциплин вариативной части по разным направлениям
- Д. Ю. Булычев — кандидат физико-математических наук, доцент Кафедры системного программирования Математико-механического факультета, руководитель магистерской программы «Разработка программного обеспечения и науки о данных»
- В. А. Ершов — кандидат физико-математических наук, ассистент Факультета математики и компьютерных наук, руководитель трека «Анализ данных», руководитель направления Machine Learning Yandex Cloud
- Д. С. Шалымов — кандидат физико-математических наук, доцент Факультета математики и компьютерных наук, руководитель трека «Архитектура больших систем»
- Н. О. Гаранина — кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Института систем информатики им. А. П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук (ИСИ СО РАН)
- М. Р. Старчак — ассистент Кафедры информатики Математико-механического факультета
- Д. Н. Москвин — доцент департамента информатики НИУ ВШЭ
- О. А. Плисс — кандидат физико-математических наук, эксперт по языкам программирования и их реализации
- Н. Ю. Ловягин — кандидат физико-математических наук, старший преподаватель Математико-механического факультета
- Ю. В. Литвинов — кандидат физико-математических наук, доцент Математико-механического факультета
- И. В. Кокорин — исследователь Университета ИТМО
- Основа программы — гибкая система треков в широком спектре от теории до практики и управления процессами. Основные треки — анализ данных, верификация и валидация программ и архитектура больших систем — идут два года. Студенты сами выбирают, какими годичными треками дополнить свою программу
- Возможность построить индивидуальную траекторию и доступ к огромному выбору курсов факультета математики и компьютерных наук СПбГУ. Кроме того, на факультете проводятся открытые лекции и конференции, а также много внутренних научных и образовательных событий, в них можно принимать участие и даже создавать свои
- Большое количество практики в каждом семестре. В каждом семестре студенты работают самостоятельно над семестровым (первый год обучения) или дипломным (второй год обучения) проектом. Он может быть исследовательским или практическим, задачи поступают напрямую из индустрии
- Каждый трек снабжен семинаром или ридинг-группой, на которой разбирается актуальная для области ситуация (студенты разбирают статьи или читают книги). По теме семинара студенты вовлекаются в практическую деятельность, разную для треков, например, по анализу данных можно воспроизводить результаты статей и пытаться их улучшать
- Небольшой набор позволяет реализовать индивидуальный подход к студентам. Программа ориентирована на подготовленных по математике студентов, что позволяет, с одной стороны, углублять материал курсов, а с другой — учиться в сильном окружении
- Сотрудничество с Яндекс, VK и другими известными исследовательскими и IT-компаниями позволяет нам отбирать лучшие проекты для практики, выплачивать повышенные стипендии, организовывать внеучебные мероприятия
- Престижный диплом старейшего Университета включает английский язык в сфере профессиональной коммуникации, а также онлайн-курсы по общему развитию от преподавателей СПбГУ
Места прохождения практики
В каждом семестре студенты много работают самостоятельно над семестровым (первый год обучения) или дипломным (второй год обучения) проектом. Он может быть исследовательским или практическим. Задачи поступают напрямую из индустрии, а руководителями выступают представители IT-компаний и научные сотрудники лабораторий. Список доступных проектов формируется перед началом каждого семестра и список компаний постоянно обновляется. В числе постоянных мест практики: Яндекс, Huawei, Газпром нефть, ВКонтакте и другие.
Перечень ключевых профессий
Выпускники смогут работать аналитиками данных, разработчиками ПО, разработчиками-исследователями и специалистами по квантовым вычислениям, а также занимать исследовательские позиции в научных организациях.